論文の概要: Understanding Reinforcement Learning-Based Fine-Tuning of Diffusion Models: A Tutorial and Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13734v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 17:35:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-19 14:21:47.886441
- Title: Understanding Reinforcement Learning-Based Fine-Tuning of Diffusion Models: A Tutorial and Review
- Title（参考訳）: 強化学習に基づく拡散モデルの微調整を理解する:チュートリアルとレビュー
- Authors: Masatoshi Uehara, Yulai Zhao, Tommaso Biancalani, Sergey Levine,
- Abstract要約: このチュートリアルは、下流の報酬関数を最適化するための微調整拡散モデルのための方法を網羅的に調査する。
PPO,微分可能最適化,報酬重み付きMLE,値重み付きサンプリング,経路整合性学習など,様々なRLアルゴリズムの適用について説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.31328039424469
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This tutorial provides a comprehensive survey of methods for fine-tuning diffusion models to optimize downstream reward functions. While diffusion models are widely known to provide excellent generative modeling capability, practical applications in domains such as biology require generating samples that maximize some desired metric (e.g., translation efficiency in RNA, docking score in molecules, stability in protein). In these cases, the diffusion model can be optimized not only to generate realistic samples but also to explicitly maximize the measure of interest. Such methods are based on concepts from reinforcement learning (RL). We explain the application of various RL algorithms, including PPO, differentiable optimization, reward-weighted MLE, value-weighted sampling, and path consistency learning, tailored specifically for fine-tuning diffusion models. We aim to explore fundamental aspects such as the strengths and limitations of different RL-based fine-tuning algorithms across various scenarios, the benefits of RL-based fine-tuning compared to non-RL-based approaches, and the formal objectives of RL-based fine-tuning (target distributions). Additionally, we aim to examine their connections with related topics such as classifier guidance, Gflownets, flow-based diffusion models, path integral control theory, and sampling from unnormalized distributions such as MCMC. The code of this tutorial is available at https://github.com/masa-ue/RLfinetuning_Diffusion_Bioseq
- Abstract（参考訳）: このチュートリアルは、下流の報酬関数を最適化するための微調整拡散モデルのための方法を網羅的に調査する。
拡散モデルは優れた生成的モデリング能力を提供するために広く知られているが、生物学のような領域における実践的な応用には、所望の計量を最大化するサンプルを生成する必要がある(例えば、RNAの翻訳効率、分子のドッキングスコア、タンパク質の安定性)。
これらの場合、拡散モデルは現実的なサンプルを生成するだけでなく、興味の測度を明示的に最大化するために最適化することができる。
このような手法は強化学習(RL)の概念に基づいている。
PPO,微分可能最適化,報酬重み付きMLE,値重み付きサンプリング,経路整合性学習など,様々なRLアルゴリズムの適用について説明する。
本研究の目的は,RLに基づく様々な微調整アルゴリズムの強みと限界,RLに基づく微調整の利点と非RLに基づくアプローチ,RLに基づく微調整(ターゲット分布)の形式的目的などの基本的側面を検討することである。
さらに,分類器ガイダンスやGflownet,フローベース拡散モデル,経路積分制御理論,MCMCなどの非正規分布からのサンプリングなど,関連するトピックとの関連性を検討することを目的とする。
このチュートリアルのコードはhttps://github.com/masa-ue/RLfinetuning_Diffusion_Bioseqで公開されている。
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